{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Hands-on!\n",
    "\n",
    "Nessa prática, sugerimos alguns pequenos exemplos para você implementar sobre o Spark."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "source": [
    "## Logistic Regression com Cross-Validation\n",
    "\n",
    "No exercício `LogisticRegression` foi utilizado `TrainValidationSplit` como abordagem de avaliação do modelo gerado. Atualize o exercício consideram `CrossValidator` e compare os resultados. Não esqueça de utilizar `Pipeline`.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Random Forest\n",
    "\n",
    "Use o exercício anterior como base, mas agora utilizando `pyspark.ml.classification.RandomForestClassifier`. Use `Pipeline` e `CrossValidator` para avaliar o modelo gerado."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Apache Toree - PySpark",
   "language": "python",
   "name": "apache_toree_pyspark"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": "text/x-ipython",
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-ipython",
   "name": "python",
   "pygments_lexer": "python",
   "version": "3.6.3\n"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}
